Des recherches récentes rapportant une forte hausse de l’isolement social pourraient être trompeuses.
Points clés
- Six équipes de recherche ont découvert que « l’épidémie de solitude » reposait sur une analyse qui exagérait des changements modestes.
- Le temps passé seul n’a augmenté que de 24 minutes par jour en 17 ans un effet qui ne justifie peut-être pas le terme « épidémie ».
- Les ressources devraient cibler les groupes vulnérables plutôt qu’une « épidémie » qui pourrait ne pas être soutenue par les données.
Y a-t-il réellement eu une hausse importante de l’isolement social aux États-Unis ? Six équipes de recherche ont réanalysé les données et ont découvert une histoire très différente de celle largement relayée.
Une étude de 2023 menée par Kannan et Veazie rapportait une forte augmentation de l’isolement social aux États-Unis entre 2003 et 2020. Leurs conclusions ont été largement médiatisées et sont devenues l’une des nombreuses études citées par le Surgeon General des États-Unis lorsqu’il a déclaré une « épidémie de solitude et d’isolement » dans le pays.
Lorsque nous avons demandé aux auteurs le code permettant de reproduire les résultats à partir du jeu de données American Time Use Survey (ATUS), ils ont refusé. Cela nous a conduits à organiser une réanalyse collaborative avec six équipes de recherche indépendantes, chacune abordant les données différemment.
Ce que nous avons découvert en regardant derrière le rideau
Lorsque nos équipes ont réanalysé les mêmes données ATUS, nous avons mis en évidence plusieurs problèmes importants :
- Visualisations trompeuses : l’étude originale utilisait des axes Y tronqués, ce qui exagérait visuellement des changements modestes. Lorsqu’on représente correctement les données avec un axe Y commençant à zéro, les tendances alarmantes disparaissent en grande partie.
2. Des effets faibles et non rapportés :
L’augmentation du temps passé seul entre 2003 et 2019 n’était que d’environ 24 minutes par jour, soit une hausse de 8,4 % en 17 ans (Cohen’s d = 0,10). Cet effet très faible, selon nous, ne justifie en rien de parler d’« épidémie ». L’étude originale n’a d’ailleurs jamais rapporté ces tailles d’effet.
3. Les différences démographiques dépassent largement les tendances temporelles :
Les écarts entre groupes démographiques étaient systématiquement plus importants que les changements observés au fil du temps :
- Différence liée à l’âge (65+ vs. 25-34 ans) : 231 minutes/jour (9,6 fois plus élevée)
- Différence liée au travail (0 h vs. 50+ h par semaine) : 144 minutes/jour (6 fois plus élevée)
- Différence liée au revenu (< 25 000 $ vs. 100 000 $+) : 98 minutes/jour (4,1 fois plus élevée)
4. L’année de la pandémie a faussé la tendance :
L’inclusion de 2020 une année marquée par la distanciation sociale obligatoire donnait l’impression d’une accélération de l’isolement. En retirant cette année anormale, la tendance, déjà modeste, devenait encore plus plate.
Repenser la notion d’« épidémie »
Ces conclusions ne nient pas que la solitude soit une préoccupation sérieuse nécessitant de l’attention. Elles suggèrent toutefois que la rhétorique d’« épidémie » repose sur des choix méthodologiques ayant amplifié des changements modestes, créant une impression de crise là où les données montrent une évolution graduelle.
Les recherches mesurant la véritable solitude (et non simplement le temps passé seul) montrent des tendances remarquablement stables sur des périodes similaires. Les études de Hawkley et al., Surkalim et al., et Dahlberg et al. démontrent que les expériences subjectives de solitude sont restées constantes, voire légèrement diminuées dans certaines populations.
Ces résultats indiquent plutôt une transformation des modèles sociaux au fil des deux dernières décennies :
- La qualité remplace peut-être la quantité. Moins d’interactions, mais plus significatives.
- Les connexions numériques complètent les rencontres physiques. L’ATUS ne mesure pas les interactions en ligne.
- Les préférences évoluent. Ce qui constitue une vie sociale satisfaisante varie selon les générations et les étapes de vie.
De meilleures pistes pour la recherche et les politiques publiques
Notre analyse suggère plusieurs approches plus pertinentes :
S’attaquer aux inégalités structurelles plutôt qu’aux tendances temporelles.
L’identité sociale a un impact bien plus fort sur l’isolement que l’évolution du temps passé seul. Les interventions devraient cibler les groupes à risque :
personnes âgées, Américains noirs, ménages à faible revenu, etc.
Examiner les obstacles structurels à la connexion.
Les conditions de travail, les écarts de revenus et d’autres facteurs systémiques limitent les opportunités de contact social.
Par exemple, les travailleurs à temps plein passent 42 minutes de moins par jour dans des activités de compagnie que l’Américain moyen soit presque deux fois le changement observé sur 17 ans.
Dépasser les métriques simplistes.
Le temps passé seul n’est pas équivalent à la solitude. Il faut mesurer quantité + qualité des relations sociales.
Exiger la transparence et la reproductibilité.
Lorsque des études influencent un débat national, elles doivent fournir une transparence totale, y compris le code.
En résumé
Le récit d’une crise grandissante de l’isolement social n’est pas confirmé par une analyse rigoureuse.
Les Américains passent peut-être un peu plus de temps seuls qu’il y a 20 ans, mais le changement est modeste, et de nombreuses interprétations alternatives sont possibles.
Les choix méthodologiques de l’étude initiale axes tronqués, focalisation sur la significativité statistique sans tailles d’effet, inclusion de l’année pandémique ont généré une illusion de crise que notre réanalyse ne soutient pas.
Si nous voulons réellement lutter contre la solitude et l’isolement social, nous devons partir d’un diagnostic précis, basé sur une science transparente. Les efforts doivent cibler les inégalités structurelles qui limitent les connexions pour les groupes les plus isolés plutôt que de poursuivre des tendances qui reflètent peut-être simplement l’évolution normale de la société.
Cet article s’appuie sur une recherche collaborative impliquant neuf universités en Europe et aux États-Unis. Les résultats complets, les données et le code sont disponibles publiquement.
Ce texte est un résumé d’une version plus longue et technique publiée sur LinkedIn.
